Xiaomi

MiMo V2.6 ProAbierto

Name: MiMo V2.6 Pro
Price: 0.95 USD
Rating: 52.5 (1 reviews)
Author: Xiaomi

Xiaomi MiMo V2.6 Pro: open-weights model with strong math results and 1.0M context.

#354lanzado 8 sept 2026·Open Weights·Not disclosed

textimage1.0M ctx

Proveedores de API Ejecutar modelo →Clasificación

Inteligencia

52.5 #354

Nivel top 48%

Velocidad de Salida

72 t/s

TTFT 340 ms · ITL 13.9 ms/tok

Precio combinado (3:1)

$0.477 /1M

Entrada $0.48/M · Salida $0.95/M

Contexto

1.0M

≈ 2,500 páginas A4 · salida máx. 16,384

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

MiMo V2.6 Pro

Claude Mythos Preview (#1)

Average (68)

Los ejes del radar se aproximan a partir de las puntuaciones de categoría cuando faltan mediciones directas — ver Metodología.

Despliegue de API

Comparar hosts y latencia

Throughput, TTFT y precios de caché en Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock y Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI

Ver matriz de proveedores →

Puntuaciones por Fuente

Arena.ai ↗

—

Artificial Analysis ↗

—

Índice de Inteligencia

Puntuaciones por Categoría

Valor95.0 LongContext95.0 Matemáticas95.0 Safety70.0 Context60.0 Código45.0 Conocimiento45.0 Instruction45.0 Intelligence44.0 Razonamiento42.0 Velocidad40.0 Arena40.0 Agents35.0 Multimodal30.0

Resultados de Benchmarks

Detalles del Modelo

Fecha de Lanzamiento

8 sept 2026

Parámetros

Not disclosed

Licencia

Open Weights

Ventana de Contexto

1,000,000 tokens

Precio de Entrada

$0.48/M

Precio de Salida

$0.95/M

Velocidad de Salida

72 t/s

Tiempo al Primer Token

340 ms

Factura mensual estimada

Solicitudes API mensuales: 100,000Tokens de entrada medios: 1,500Tokens de salida medios: 500Tasa de aciertos de caché de prompts: 50%

Gasto mensual estimado

$0.00

Calculando ahorro vs GPT-4o…

Citar e insertar

Badge de Markdown para GitHub

Loading badge markdown...

BibTeX

@misc{llmpodium2026mimov26pro,
  title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of MiMo V2.6 Pro},
  author = {LLMPodium Research},
  year = {2026},
  url = {https://llmpodium.com/models/mimo-v2-6-pro}
}